(57)【要約】 【課題】  売り傾向か買い傾向かと言った市場心理（センチメント）を的確に判断するのに好適な指数を生成表示可能な株式指数の生成表示方法を提供すること。【解決手段】  基礎とされる特定銘柄群に含まれる全銘柄の個数を（ＳＵＭ）、特定銘柄群の中で、日と週と月とから選ばれた１の時間単位における基準時の直近の短期間、中期間、長期間の株価の平均値のそれぞれを（ＭＡ１，ＭＡ２，ＭＡ３）としたとき、それらの大小関係が（ＭＡ１＞ＭＡ２＞ＭＡ３）となる銘柄の個数を（Ｂ）、（ＭＡ１＜ＭＡ２＜ＭＡ３）となる銘柄の個数を（Ｅ）、としたとき、次式  Ｍratio＝｛（Ｂ−Ｅ）／ＳＵＭ｝×１００にて表される（Ｍratio）の値又は（Ｍratio）に実質的に相当する値を求めるための演算を、データベース上の株価情報に基づいて実行する。【選択図】図１６
2006244461.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
株価情報発行元から提供される株価情報に基づいて、一群の銘柄のそれぞれに関する直近の所定最大期間分の株価情報を含むデータベースを構築する第１のステップと、
日経平均やＴＯＰＩＸ等と言った代表的な１の株価動向指数を生成する際の基礎とされる特定銘柄群の銘柄総数を（ＳＵＭ）、特定銘柄群の中で、日と週と月とから選ばれた１の時間単位における基準時の直近の短期間、中期間、長期間の株価の平均値のそれぞれを（ＭＡ１，ＭＡ２，ＭＡ３）としたとき、それらの大小関係が（ＭＡ１＞ＭＡ２＞ＭＡ３）となる銘柄の個数を（Ｂ）、（ＭＡ１＜ＭＡ２＜ＭＡ３）となる銘柄の個数を（Ｅ）、としたとき、次式
Ｍratio  ＝  ｛（Ｂ−Ｅ）／ＳＵＭ｝×１００        （式）
にて表される増田レシオ（Ｍratio）の値又は増田レシオ（Ｍratio）に実質的に相当する値を求めるための演算を、データベース上の株価情報に基づいて実行する第２のステップと、
演算にて求められた増田レシオ（Ｍratio）の値又は増田レシオ（Ｍratio）に実質的に相当する値を、買い傾向の度合いや売り傾向の度合いと言った市場心理を表す指数として可視化する第３のステップと、
を具備する株式指数の生成表示方法。
【請求項２】
株価情報発行元からインターネットを介して取得される株価情報に基づいて、一群の銘柄のそれぞれに関する直近の所定最大期間分の株価情報を含むデータベースを構築するデータベース構築ステップと、
日と週と月とから選ばれた少なくとも１の時間単位における基準時の直近の短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値のそれぞれを求めるための演算を、データベース上の予め決められた銘柄それぞれの株価情報に基づいて実行する第１の演算ステップと、
第１の演算ステップにより求められた短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値データ列を銘柄別にメモリに記憶する第１の記憶ステップと、
短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値データの大小関係が予め決められた６種類のパターンのいずれに分類されるかを示すパターン分類コードを求めるための演算を、第１の記憶ステップによりメモリに記憶された各銘柄の移動平均値データ列に基づいて実行する第２の演算ステップと、
第２の演算ステップにより求められたパターン分類コード列を銘柄別にメモリに記憶する第２の記憶ステップと、
日経平均やＴＯＰＩＸ等と言った代表的な１の株価動向指数を生成する際の基礎銘柄群に含まれる全銘柄に関する各基準時のそれぞれにおける各パターン分類コード別の出現数データを求めるための演算を、第２の記憶ステップによりメモリに記憶された各銘柄のパターン分類コード列に基づいて実行する第３の演算ステップと、
第３の演算ステップにより求められたパターン分類コード別の出現数データ列をメモリに記憶する第３の記憶ステップと、
基礎銘柄群に含まれる銘柄総数を（ＳＵＭ）、基礎銘柄群の中で、日と週と月とから選ばれた１の時間単位における基準時の直近の短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値のそれぞれを（ＭＡ１，ＭＡ２，ＭＡ３）としたとき、それらの大小関係が（ＭＡ１＞ＭＡ２＞ＭＡ３）となる銘柄の個数を（Ｂ）、（ＭＡ１＜ＭＡ２＜ＭＡ３）となる銘柄の個数を（Ｅ）、としたとき、次式
Ｍratio  ＝  ｛（Ｂ−Ｅ）／ＳＵＭ｝×１００        （式）
にて表される増田レシオ（Ｍratio）の値又は増田レシオ（Ｍratio）に実質的に相当する値のデータ列を求めるための演算を、第２の記憶ステップでメモリに記憶されたパターン分類コード別の出現数データ列に基づいて実行する第４の演算ステップと、
第４の演算ステップにより求められた増田レシオ（Ｍratio）の値又は増田レシオ（Ｍratio）に実質的に相当する値のデータ列をメモリに記憶する第４の記憶ステップと、
第１の記憶ステップによりメモリに記憶された短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値データ列に基づいて、１の銘柄に関する短期、中期、および／または、長期の増田足曲線を表示画面の所定領域に表示する第１の描画処理ステップと、
第４の記憶ステップによりメモリに記憶された増田レシオ（Ｍratio）の値又は増田レシオ（Ｍratio）に実質的に相当する値のデータ列に基づいて、１の銘柄に関する増田レシオ曲線を表示画面の所定領域に表示する第２の描画処理ステップと、が設けられている、
ことを特徴とする株価チャート表示方法。
【請求項３】
第３の記憶ステップによりメモリに記憶されたパターン分類コード別の出現数データ列に基づいて、基礎銘柄数に含まれる全銘柄に関するパターン分類帯を表示画面の所定領域に表示する第３の描画処理ステップがさらに具備されている、
ことを特徴とする請求項２に記載の株価チャート表示方法。
【請求項４】
サーバ装置とクライアント機とをインターネットを介して接続可能に構成してなるものであって、
サーバ装置には、
株価情報発行元からインターネットを介して取得される株価情報に基づいて、一群の銘柄のそれぞれに関する直近の所定最大期間分の株価情報を含むデータベースを構築するデータベース構築手段と、
日と週と月とから選ばれた少なくとも１の時間単位における基準時の直近の短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値のそれぞれを求めるための演算を、データベース上の予め決められた銘柄それぞれの株価情報に基づいて実行する第１の演算手段と、
第１の演算手段により求められた短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値データ列を銘柄別に記憶する第１の記憶手段と、
短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値データの大小関係が予め決められた６種類のパターンのいずれに分類されるかを示すパターン分類コードを求めるための演算を、第１の記憶手段に記憶された各銘柄の移動平均値データ列に基づいて実行する第２の演算手段と、
第２の演算手段により求められたパターン分類コード列を銘柄別に記憶する第２の記憶手段と、
日経平均やＴＯＰＩＸ等と言った代表的な１の株価動向指数を生成する際の基礎銘柄群に含まれる全銘柄に関する各基準時のそれぞれにおける各パターン分類コード別の出現数データを求めるための演算を、第２の記憶手段に記憶された各銘柄のパターン分類コード列に基づいて実行する第３の演算手段と、
第３の演算手段により求められたパターン分類コード別の出現数データ列を記憶する第３の記憶手段と、
１の銘柄に関する短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値データ列を第１の記憶手段から読み出して、クライアント機へと送信する第１のデータ送信手段と、
日経平均やＴＯＰＩＸ等と言った代表的な１の株価動向指数を生成する際の基礎銘柄群に関するパターン分類コード別の出現数データ列を第３の記憶手段から読み出して、クライアント機へと送信する第２のデータ送信手段と、が設けられており、
クライアント機には、
サーバ装置から送られてきた１の銘柄に関する短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値データ列を記憶する第１の記憶手段と、
サーバ装置から送られてきた１の株価動向指数を生成する際の基礎銘柄群に関するパターン分類コード別の出現数データ列を記憶する第２の記憶手段と、
基礎銘柄群に含まれる銘柄総数を（ＳＵＭ）、基礎銘柄群の中で、日と週と月とから選ばれた１の時間単位における基準時の直近の短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値のそれぞれを（ＭＡ１，ＭＡ２，ＭＡ３）としたとき、それらの大小関係が（ＭＡ１＞ＭＡ２＞ＭＡ３）となる銘柄の個数を（Ｂ）、（ＭＡ１＜ＭＡ２＜ＭＡ３）となる銘柄の個数を（Ｅ）、としたとき、次式
Ｍratio  ＝  ｛（Ｂ−Ｅ）／ＳＵＭ｝×１００        （式）
にて表される増田レシオ（Ｍratio）の値又は増田レシオ（Ｍratio）に実質的に相当する値のデータ列を求めるための演算を、第２の記憶手段に記憶されたパターン分類コード別の出現数データ列に基づいて実行する第１の演算手段と、
第１の演算手段により求められた増田レシオ（Ｍratio）の値又は増田レシオ（Ｍratio）に実質的に相当する値のデータ列を記憶する第３の記憶手段と、
第１の記憶手段に記憶された短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値データ列に基づいて、１の銘柄に関する短期、中期、および／または、長期の増田足曲線を表示画面の所定領域に表示する第１の描画処理手段と、
第３の記憶手段に記憶された増田レシオ（Ｍratio）の値又は増田レシオ（Ｍratio）に実質的に相当する値のデータ列に基づいて、１の銘柄に関する増田レシオ曲線を表示画面の所定領域に表示する第２の描画処理手段と、が設けられている、
ことを特徴とする株価チャート表示システム。
【請求項５】
クライアント機には、第２の記憶手段に記憶されたパターン分類コード別の出現数データ列に基づいて、基礎銘柄群に含まれる全銘柄に関するパターン分布帯を表示画面の所定領域に表示する第３の描画処理手段がさらに含まれている、ことを特徴とする請求項４に記載の株価チャート表示システム。
【請求項６】
株価情報発行元からインターネットを介して取得される株価情報に基づいて、一群の銘柄のそれぞれに関する直近の所定最大期間分の株価情報を含むデータベースを構築するデータベース構築手段と、
日と週と月とから選ばれた少なくとも１の時間単位における基準時の直近の短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値のそれぞれを求めるための演算を、データベース上の予め決められた銘柄それぞれの株価情報に基づいて実行する第１の演算手段と、
第１の演算手段により求められた短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値データ列を銘柄別に記憶する第１の記憶手段と、
短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値データの大小関係が予め決められた６種類のパターンのいずれに分類されるかを示すパターン分類コードを求めるための演算を、第１の記憶手段に記憶された各銘柄の移動平均値データ列に基づいて実行する第２の演算手段と、
第２の演算手段により求められたパターン分類コード列を銘柄別に記憶する第２の記憶手段と、
日経平均やＴＯＰＩＸ等と言った代表的な１の株価動向指数を生成する際の基礎銘柄群に含まれる全銘柄に関する各基準時のそれぞれにおける各パターン分類コード別の出現数データを求めるための演算を、第２の記憶手段に記憶された各銘柄のパターン分類コード列に基づいて実行する第３の演算手段と、
第３の演算手段により求められたパターン分類コード別の出現数データ列を記憶する第３の記憶手段と、
１の銘柄に関する短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値データ列を第１の記憶手段から読み出して、クライアント機へと送信する第１のデータ送信手段と、
日経平均やＴＯＰＩＸ等と言った代表的な１の株価動向指数を生成する際の基礎銘柄群に関するパターン分類コード別の出現数データ列を第３の記憶手段から読み出して、クライアント機へと送信する第２のデータ送信手段と、を具備するサーバ装置として、コンピュータを機能させるためのコンピュータプログラム。
【請求項７】
サーバ装置から送られてきた１の銘柄に関する短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値データ列を記憶する第１の記憶手段と、
サーバ装置から送られてきた１の株価動向指数を生成する際の基礎銘柄群に関するパターン分類コード別の出現数データ列を記憶する第２の記憶手段と、
基礎銘柄群に含まれる銘柄総数を（ＳＵＭ）、基礎銘柄群の中で、日と週と月とから選ばれた１の時間単位における基準時の直近の短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値のそれぞれを（ＭＡ１，ＭＡ２，ＭＡ３）としたとき、それらの大小関係が（ＭＡ１＞ＭＡ２＞ＭＡ３）となる銘柄の個数を（Ｂ）、（ＭＡ１＜ＭＡ２＜ＭＡ３）となる銘柄の個数を（Ｅ）、としたとき、次式
Ｍratio  ＝  ｛（Ｂ−Ｅ）／ＳＵＭ｝×１００        （式）
にて表される増田レシオ（Ｍratio）の値又は増田レシオ（Ｍratio）に実質的に相当する値のデータ列を求めるための演算を、第２の記憶手段に記憶されたパターン分類コード別の出現数データ列に基づいて実行する第１の演算手段と、
第１の演算手段により求められた増田レシオ（Ｍratio）の値又は増田レシオ（Ｍratio）に実質的に相当する値のデータ列を記憶する第３の記憶手段と、
第１の記憶手段に記憶された短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値データ列に基づいて、１の銘柄に関する短期、中期、および／または、長期の増田足曲線を表示画面の所定領域に表示する第１の描画処理手段と、
第３の記憶手段に記憶された増田レシオ（Ｍratio）の値又は増田レシオ（Ｍratio）に実質的に相当する値のデータ列に基づいて、１の銘柄に関する増田レシオ曲線を表示画面の所定領域に表示する第２の描画処理手段と、を具備するクライアント機として、コンピュータを機能させるためのコンピュータプログラム。
【請求項８】
サーバ装置から送られてきた１の銘柄に関する短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値データ列を記憶する第１の記憶手段と、
サーバ装置から送られてきた１の株価動向指数を生成する際の基礎銘柄群に関するパターン分類コード別の出現数データ列を記憶する第２の記憶手段と、
基礎銘柄群に含まれる銘柄総数を（ＳＵＭ）、基礎銘柄群の中で、日と週と月とから選ばれた１の時間単位における基準時の直近の短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値のそれぞれを（ＭＡ１，ＭＡ２，ＭＡ３）としたとき、それらの大小関係が（ＭＡ１＞ＭＡ２＞ＭＡ３）となる銘柄の個数を（Ｂ）、（ＭＡ１＜ＭＡ２＜ＭＡ３）となる銘柄の個数を（Ｅ）、としたとき、次式
Ｍratio  ＝  ｛（Ｂ−Ｅ）／ＳＵＭ｝×１００        （式）
にて表される増田レシオ（Ｍratio）の値又は増田レシオ（Ｍratio）に実質的に相当する値のデータ列を求めるための演算を、第２の記憶手段に記憶されたパターン分類コード別の出現数データ列に基づいて実行する第１の演算手段と、
第１の演算手段により求められた増田レシオ（Ｍratio）の値又は増田レシオ（Ｍratio）に実質的に相当する値のデータ列を記憶する第３の記憶手段と、
第１の記憶手段に記憶された短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値データ列に基づいて、１の銘柄に関する短期、中期、および／または、長期の増田足曲線を表示画面の所定領域に表示する第１の描画処理手段と、
第３の記憶手段に記憶された増田レシオ（Ｍratio）の値又は増田レシオ（Ｍratio）に実質的に相当する値のデータ列に基づいて、１の銘柄に関する増田レシオ曲線を表示画面の所定領域に表示する第２の描画処理手段と、
第２の記憶手段に記憶されたパターン分類コード別の出現数データ列に基づいて、基礎銘柄群に含まれる全銘柄に関するパターン分布帯を表示画面の所定領域に表示する第３の描画処理手段と、を具備するクライアント機として、コンピュータを機能させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、新規な株式指数の生成表示方法、同方法が適用された株価チャート生成システム、並びに、同システムに含まれるサーバ装置及びクライアント機の構築に好適なコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
本出願人は、先に、初心者にも見やすく、かつ株価動向予測にも好適な株価チャート（一般に、「増田足チャート」と称される）を提案している（特許文献１参照）。すなわち、この増田足チャートによれば、株価チャートの時間軸方向の１単位値（日値、週値、又は月値）は、相前後する一対の移動平均値を上下端としかつ増減傾向に対応する色を有する垂直バーで表される。
【０００３】
本出願人は、先に、短期、中期、長期の各移動平均値相互の大小関係に基づいて、株価チャートを時間軸に沿う６つの区間に分類して傾向を把握する方法を提案している。すなわち、この分類方法（一般に、「６（色）パターン分類」と称される）によれば、いずれの銘柄の株価チャートも、上昇トレンドの入口に相当するパターンＡ区間（短期＞長期＞中期）、上昇トレンドに相当するパターンＢ区間（短期＞中期＞長期）、上昇トレンドの崩れに相当するパターンＣ区間（中期＞短期＞長期）、下降トレンドの入口に相当するパターンＤ区間（中期＞長期＞短期）、下降トレンドに相当するパターンＥ区間（長期＞中期＞短期）、下降トレンドの終焉に相当するパターンＦ区間（長期＞短期＞中期）に分類される（特許文献２参照）。
【０００４】
株価の動向を推し量るためには、各種の株式指数が従来より採用されている。日経平均やＴＯＰＩＸ（東証株価指数）は、株式市場全体の動きを示すポピュラーな指数であるが、この他にも、株価の動きを読むたくさんの指数が知られている。
【０００５】
例えば、騰落レシオ、大商い十傑集中度、売買単価、上方位銘柄比率等を分析することにより、相場の底値・高値ゾーン・過熱状況・物色の傾向などが掴めるとされている。
【０００６】
騰落レシオは、値上がりの銘柄数を分子に、値下がり銘柄数を分母に、さらにこれに１００を乗じて計算される。計算基準単位を「日」とすると、振れが大きすぎるため、データとしてはいずれも２５日移動平均線を使うのが通常である。１００％がニュートラルな状態、１００％から上は値上がり銘柄が多くなることから、物色範囲拡大の強気相場になり、１２０％あたりが過熱ゾーンとされる。これを超えると、「売り」を考慮する。逆に、１００％から下は値下がり銘柄が多くなることを示し、７０％前後が底値ゾーンと判断される。
【０００７】
大商い十傑集中とは、「その日の出来高のうち、大商い十傑合計の出来高がどの程度のシェアを占めているか」、を見るものである。この集中度が高いときには、物色の軸がはっきりしているのであり、低いときは物色が分散し焦点ぼけになっているとされる。
【０００８】
売買単価は、「いまどの株価水準の銘柄が買われているか」を知るのに使用される。これも移動平均線でみるが、単純平均株価よりも上にあってさらに上昇していれば、株価が高い水準の値がさ株物色、逆の場合は低位株物色を示す。
【０００９】
上方位銘柄比率は、時価が２５日移動平均線を上回っている銘柄数を、全銘柄数で割ったものに１００を乗じて求める。この場合、７０％を超えると過熱ゾーン、３０％を切ってくると底値ゾーンとされる。
【００１０】
業種別株価指数も参考になる。これは、「いまどの業種が買われているか」ということだけでなく、電力・ガス・造船などの金利敏感株が買われていれば、株式市場は「金利低下を期待している」と判断できる。また、規模別株価指数は、物色の対象が大型株（発行済み株式数が２億株以上）か小型株（同６０００万株未満）かを教えてくれる（非特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００３−１１８２６８公報
【特許文献２】特開２００３−８５３８１公報
【非特許文献１】「１５６〜１５７頁」「入門の入門“株”の仕組み」（杉村富生）、日本実業出版社、２００４年１０月２０日
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかしながら、このような従来の株価指数にあっては、日経平均やＴＯＰＩＸの場合には基礎銘柄群の株価総額に大きく依存する指数であるために、また騰落レシオ、大商い十傑集中度、売買単価、上方位銘柄比率、業種別株価指数等の場合には、着目対象となる特徴事項の不確かさのために、売り傾向か買い傾向かと言った市場心理（センチメント）を判断するにはいずも的確さに欠けると言った問題点があった。
【００１２】
この発明は、このような従来の問題点に着目してなされたものであり、その目的とするところは、売り傾向か買い傾向かと言った市場心理（センチメント）を的確に判断するのに好適な指数を生成表示可能な株式指数の生成表示方法を提供することにある。
【００１３】
この発明の他の目的は、同株式指数を表示可能なクライアント・サーバ方式による株価チャート表示システムを提供することにある。
【００１４】
この発明の他の目的とするところは、同株価チャート表示システムの構築に好適なサーバ装置、クライアント機を実現可能なコンピュータプログラムを提供することにある。
【００１５】
この発明のさらに他の目的並びに作用効果については、明細書の以下の記述を参照することにより、当業者であれば容易に理解されるであろう。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
この発明は、上記の目的を達成するために、以下の内容を有する（１）株式指数の生成表示方法、（２）株価チャート表示方法及び表示システム、（３）サーバ装置構築用のコンピュータプログラム、（４）クライアント機構築用のコンピュータプログラム、を提供するものである。
【００１７】
すなわち、本発明の株式指数の生成表示方法は、次のような、第１のステップと、第２のステップと、第３のステップとを有する。
【００１８】
第１のステップは、株価情報発行元から提供される株価情報に基づいて、一群の銘柄のそれぞれに関する直近の所定最大期間分の株価情報を含むデータベースを構築するものである。
【００１９】
第２のステップは、日経平均やＴＯＰＩＸ等と言った代表的な１の株価動向指数を生成する際の基礎とされる特定銘柄群の銘柄総数を（ＳＵＭ）、特定銘柄群の中で、日と週と月とから選ばれた１の時間単位における基準時の直近の短期間、中期間、長期間の株価の平均値のそれぞれを（ＭＡ１，ＭＡ２，ＭＡ３）としたとき、それらの大小関係が上昇トレンドを示す（ＭＡ１＞ＭＡ２＞ＭＡ３）となる銘柄の個数を（Ｂ）、下降トレンドを示す（ＭＡ１＜ＭＡ２＜ＭＡ３）となる銘柄の個数を（Ｅ）、としたとき、次式
Ｍratio  ＝  ｛（Ｂ−Ｅ）／ＳＵＭ｝×１００        （式）
にて表される増田レシオ（Ｍratio）の値又は増田レシオ（Ｍratio）に実質的に相当する値を求めるための演算を、データベース上の株価情報に基づいて実行するものである。
【００２０】
第３のステップは、演算にて求められた増田レシオ（Ｍratio）の値又は増田レシオ（Ｍratio）に実質的に相当する値を、買い傾向の度合いや売り傾向の度合いと言った市場心理を表す指数として可視化するものである。
【００２１】
なお、ここで、増田レシオ（Ｍratio）に実質的に相当する値とは、増田レシオ（Ｍratio）に対して一定の料率を乗じた値、正規化した値等々のように、増田レシオの本来の意味内容を残しつつ、外見を異ならせた値等を意味するものである。
【００２２】
このような方法によれば、もともと市場心理の反映しやすい、日経平均やＴＯＰＩＸ等と言った代表的な１の株価動向指数を生成する際の基礎とされる特定銘柄群を指数算出に採用するものであることに加えて、本発明者が先に提案した、６色パターン分類における上昇トレンドの銘柄数と下降トレンドの銘柄数との差（Ｂ−Ｅ）を特定銘柄群の総数（ＳＵＭ）で除したものとなるため、こうして生成される増田レシオ（Ｍratio）の値は、個々の銘柄間の価格差による影響を受けにくく、買い傾向の度合いや売り傾向の度合いと言った市場心理を正確に反映したものとなる。
【００２３】
したがって、こうして得られる増田レシオの値を可視化すれば、株取引を行おうとするユーザは、そのときどきの市場の心理を的確に把握しつつ、売り買いのタイミングを的確に掴むことができる。
【００２４】
可視化の態様としては、数値表示する場合、時系列的な増田レシオ曲線として表示する場合、正負で色を異ならせた増田レシオ曲線として表示する場合、さらには、所定の上限閾値ライン（例えば、＋７０％〜＋８０％ライン）や下限閾値ライン（例えば、−５０％〜−６０％ライン）を増田レシオ曲線と重ねて表示する場合、増田レシオの値と上下閾値との比較により、「過熱」サイン（例えば、上限閾値ラインを上回る時点）や「閑散」サイン（例えば、下限閾値ラインを下回る時点）を自動的に表示させる場合等々、様々な表示態様を任意に採用することができる。
【００２５】
次に、本発明の株価チャート表示システムは、サーバ装置とクライアント機とをインターネットを介して接続可能に構成してなるクライアント・サーバシステムとして実現されている。
【００２６】
サーバ装置には、データベース構築手段と、第１の演算手段と、第１の記憶手段と、第２の演算手段と、第２の記憶手段と、第３の演算手段と、第３の記憶手段と、第１のデータ送信手段と、第２のデータ送信手段と、が設けられている。
【００２７】
データベース構築手段は、株価情報発行元からインターネットを介して取得される株価情報に基づいて、一群の銘柄のそれぞれに関する直近の所定最大期間分の株価情報を含むデータベースを構築する。
【００２８】
第１の演算手段は、日と週と月とから選ばれた少なくとも１の時間単位における基準時の直近の短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値のそれぞれを求めるための演算を、データベース上の予め決められた銘柄それぞれの株価情報に基づいて実行する。
【００２９】
第１の記憶手段は、第１の演算手段により求められた短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値データ列を銘柄別に記憶する。
【００３０】
第２の演算手段は、短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値データの大小関係が予め決められた６種類のパターンのいずれに分類されるかを示すパターン分類コードを求めるための演算を、第１の記憶手段に記憶された各銘柄の移動平均値データ列に基づいて実行する。
【００３１】
第２の記憶手段は、第２の演算手段により求められたパターン分類コード列を銘柄別に記憶する。
【００３２】
第３の演算手段は、日経平均（日経２２５銘柄）やＴＯＰＩＸ（東証約１６６０銘柄）等と言った代表的な１の株価動向指数を生成する際の基礎銘柄群に含まれる全銘柄に関する各基準時のそれぞれにおける各パターン分類コード別の出現数データを求めるための演算を、第２の記憶手段に記憶された各銘柄のパターン分類コード列に基づいて実行する。
第３の記憶手段は、第３の演算手段により求められたパターン分類コード別の出現数データ列を記憶する。
【００３３】
第１のデータ送信手段は、１の銘柄に関する短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値データ列を第１の記憶手段から読み出して、クライアント機へと送信する。
【００３４】
第２のデータ送信手段は、日経平均やＴＯＰＩＸ等と言った代表的な１の株価動向指数を生成する際の基礎銘柄群に関するパターン分類コード別の出現数データ列を第３の記憶手段から読み出して、クライアント機へと送信する。
【００３５】
クライアント機には、第１の記憶手段と、第２の記憶手段と、第１の演算手段と、第３の記憶手段と、第１の描画処理手段と、第２の描画処理手段と、が設けられている。
【００３６】
第１の記憶手段は、サーバ装置から送られてきた１の銘柄に関する短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値データ列を記憶する。
【００３７】
第２の記憶手段は、サーバ装置から送られてきた１の株価動向指数を生成する際の基礎銘柄群に関するパターン分類コード別の出現数データ列を記憶する。
【００３８】
第１の演算手段は、基礎銘柄群に含まれる銘柄総数を（ＳＵＭ）、基礎銘柄群の中で、日と週と月とから選ばれた１の時間単位における基準時の直近の短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値のそれぞれを（ＭＡ１，ＭＡ２，ＭＡ３）としたとき、それらの大小関係が（ＭＡ１＞ＭＡ２＞ＭＡ３）となる銘柄の個数を（Ｂ）、（ＭＡ１＜ＭＡ２＜ＭＡ３）となる銘柄の個数を（Ｅ）、としたとき、次式
Ｍratio  ＝  ｛（Ｂ−Ｅ）／ＳＵＭ｝×１００        （式）
にて表される増田レシオ（Ｍratio）の値又は増田レシオ（Ｍratio）に実質的に相当する値のデータ列を求めるための演算を、第２の記憶手段に記憶されたパターン分類コード別の出現数データ列に基づいて実行する。
【００３９】
第３の記憶手段は、第１の演算手段により求められた増田レシオ（Ｍratio）の値又は増田レシオ（Ｍratio）に実質的に相当する値のデータ列を記憶する。
【００４０】
第１の描画手段は、第１の記憶手段に記憶された短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値データ列に基づいて、１の銘柄に関する短期、中期、および／または、長期の増田足曲線を表示画面の所定領域に表示する。
【００４１】
第２の描画手段は、第３の記憶手段に記憶された増田レシオ（Ｍratio）の値又は増田レシオ（Ｍratio）に実質的に相当する値のデータ列に基づいて、１の銘柄に関する増田レシオ曲線を表示画面の所定領域に表示する。
【００４２】
このような構成によれば、（１）株価情報発行元からインターネットを介して取得される株価情報に基づいて、一群の銘柄のそれぞれに関する直近の所定最大期間分の株価情報を含むデータベースを構築する処理、（２）日と週と月とから選ばれた少なくとも１の時間単位における基準時の直近の短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値のそれぞれを求めるための演算を、データベース上の予め決められた銘柄それぞれの株価情報に基づいて実行する処理、（３）短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値データの大小関係が予め決められた６種類のパターンのいずれに分類されるかを示すパターン分類コードを求めるための演算を、第１の記憶手段に記憶された各銘柄の移動平均値データ列に基づいて実行する処理、（４）日経平均やＴＯＰＩＸ等と言った代表的な１の株価動向指数を生成する際の基礎銘柄群に含まれる全銘柄に関する各基準時のそれぞれにおける各パターン分類コード別の出現数データを求めるための演算を、第２の記憶手段に記憶された各銘柄のパターン分類コード列に基づいて実行する処理、と言った処理負担の大きな処理についてはすべてサーバ装置側で行われるため、クライアント機を構成するユーザ側パソコンやＰＤＡ等の処理負担が軽減されることに加えて、ユーザ側パソコンやＰＤＡ等にはパターン分類コード列それ自体は一切蓄積されないため、有料による株価情報提供サービスを行う場合にも、サーバ装置側の様々なノウハウがユーザ側に漏洩し難い利点がある。
【００４３】
一方、クライアント機を構成するユーザのパソコン、ＰＤＡ、携帯電話等の側では、（１）ユーザ側にて指定された１の銘柄に関する短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値データ列、及び（２）日経平均やＴＯＰＩＸ等と言った代表的な１の株価動向指数を生成する際の基礎銘柄群に関するパターン分類コード別の出現数データ列、が取得できるため、それらのデータに基づいて、比較的に処理負担の軽い演算処理を行うだけで、１の銘柄に関する短期、中期、および／または、長期の増田足曲線、並びに、１の銘柄に関する増田レシオ曲線を、表示画面の所定領域に時間軸を整合させて同時に表示させることができる。
【００４４】
そのため、このような増田足曲線と増田レシオ曲線との並列表示態様によれば、増田足曲線（短期、中期、および／または、長期）に基づいて特定の銘柄に関する株価の動向を観察しつつ、同時に、増田レシオ曲線に基づいて市場の心理を把握することにより、ユーザは売り買いのタイミングをより的確に判断することができる。
【００４５】
なお、上述の株価チャート表示システムにおいて、クライアント機には、第２の記憶手段に記憶されたパターン分類コード別の出現数データ列に基づいて、基礎銘柄群に含まれる全銘柄に関するパターン分布帯を表示画面の所定領域に表示する第３の描画処理手段がさらに含まれていてもよい。
【００４６】
このようにして画面表示されるパターン分布帯（例えば、帯毎に色分けされた）によれば、時間軸上の各時点における６色パターン（Ａパターン〜Ｆパターン）それぞれの出現数を直感的に把握させ、ユーザは市場の心理をより的確に認識することができる。
【００４７】
なお、上述の株価チャート表示システムにおいて、サーバ装置並びにクライアント機の全体が実行する一連の処理手順は、株価チャート表示方法として把握することができる。この株価チャート表示方法それ自体は、今後のソフトウェア技術の発展並びに設計変更等により、サーバ装置とクライアント機との果たす役割が変更されたとしても、有効に作用することは言うまでもない。
【００４８】
次に、クライアント・サーバシステムを構成するサーバ装置を構築するためのコンピュータプログラムについては、以下のように構成される。
【００４９】
すなわち、このコンピュータプログラムは、
株価情報発行元からインターネットを介して取得される株価情報に基づいて、一群の銘柄のそれぞれに関する直近の所定最大期間分の株価情報を含むデータベースを構築するデータベース構築手段と、
日と週と月とから選ばれた少なくとも１の時間単位における基準時の直近の短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値のそれぞれを求めるための演算を、データベース上の予め決められた銘柄それぞれの株価情報に基づいて実行する第１の演算手段と、
第１の演算手段により求められた短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値データ列を銘柄別に記憶する第１の記憶手段と、
短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値データの大小関係が予め決められた６種類のパターンのいずれに分類されるかを示すパターン分類コードを求めるための演算を、第１の記憶手段に記憶された各銘柄の移動平均値データ列に基づいて実行する第２の演算手段と、
第２の演算手段により求められたパターン分類コード列を銘柄別に記憶する第２の記憶手段と、
日経平均やＴＯＰＩＸ等と言った代表的な１の株価動向指数を生成する際の基礎銘柄群に含まれる全銘柄に関する各基準時のそれぞれにおける各パターン分類コード別の出現数データを求めるための演算を、第２の記憶手段に記憶された各銘柄のパターン分類コード列に基づいて実行する第３の演算手段と、
第３の演算手段により求められたパターン分類コード別の出現数データ列を記憶する第３の記憶手段と、
１の銘柄に関する短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値データ列を第１の記憶手段から読み出して、クライアント機へと送信する第１のデータ送信手段と、
日経平均やＴＯＰＩＸ等と言った代表的な１の株価動向指数を生成する際の基礎銘柄群に関するパターン分類コード別の出現数データ列を第３の記憶手段から読み出して、クライアント機へと送信する第２のデータ送信手段と、
を具備するサーバ装置として、コンピュータを機能させるためのコンピュータプログラムである。
【００５０】
次に、クライアント・サーバシステムを構成するクライアント機を構築するための第１のコンピュータプログラムについては、以下のように構成される。
【００５１】
すなわち、このコンピュータプログラムは、
サーバ装置から送られてきた１の銘柄に関する短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値データ列を記憶する第１の記憶手段と、
サーバ装置から送られてきた１の株価動向指数を生成する際の基礎銘柄群に関するパターン分類コード別の出現数データ列を記憶する第２の記憶手段と、
基礎銘柄群に含まれる銘柄総数を（ＳＵＭ）、基礎銘柄群の中で、日と週と月とから選ばれた１の時間単位における基準時の直近の短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値のそれぞれを（ＭＡ１，ＭＡ２，ＭＡ３）としたとき、それらの大小関係が（ＭＡ１＞ＭＡ２＞ＭＡ３）となる銘柄の個数を（Ｂ）、（ＭＡ１＜ＭＡ２＜ＭＡ３）となる銘柄の個数を（Ｅ）、としたとき、次式
Ｍratio  ＝  ｛（Ｂ−Ｅ）／ＳＵＭ｝×１００        （式）
にて表される増田レシオ（Ｍratio）の値又は増田レシオ（Ｍratio）に実質的に相当する値のデータ列を求めるための演算を、第２の記憶手段に記憶されたパターン分類コード別の出現数データ列に基づいて実行する第１の演算手段と、第１の演算手段により求められた増田レシオ（Ｍratio）の値又は増田レシオ（Ｍratio）に実質的に相当する値のデータ列を記憶する第３の記憶手段と、
第１の記憶手段に記憶された短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値データ列に基づいて、１の銘柄に関する短期、中期、および／または、長期の増田足曲線を表示画面の所定領域に表示する第１の描画処理手段と、
第３の記憶手段に記憶された増田レシオ（Ｍratio）の値又は増田レシオ（Ｍratio）に実質的に相当する値のデータ列に基づいて、１の銘柄に関する増田レシオ曲線を表示画面の所定領域に表示する第２の描画処理手段と、を具備するクライアント機として、コンピュータを機能させるためのコンピュータプログラムである。
【００５２】
次に、クライアント・サーバシステムを構成するクライアント機を構築するための第２のコンピュータプログラムについては、以下のように構成される。
【００５３】
すなわち、このコンピュータプログラムは、
サーバ装置から送られてきた１の銘柄に関する短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値データ列を記憶する第１の記憶手段と、
サーバ装置から送られてきた１の株価動向指数を生成する際の基礎銘柄群に関するパターン分類コード別の出現数データ列を記憶する第２の記憶手段と、
基礎銘柄群に含まれる銘柄総数を（ＳＵＭ）、基礎銘柄群の中で、日と週と月とから選ばれた１の時間単位における基準時の直近の短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値のそれぞれを（ＭＡ１，ＭＡ２，ＭＡ３）としたとき、それらの大小関係が（ＭＡ１＞ＭＡ２＞ＭＡ３）となる銘柄の個数を（Ｂ）、（ＭＡ１＜ＭＡ２＜ＭＡ３）となる銘柄の個数を（Ｅ）、としたとき、次式
Ｍratio  ＝  ｛（Ｂ−Ｅ）／ＳＵＭ｝×１００        （式）
にて表される増田レシオ（Ｍratio）の値又は増田レシオ（Ｍratio）に実質的に相当する値のデータ列を求めるための演算を、第２の記憶手段に記憶されたパターン分類コード別の出現数データ列に基づいて実行する第１の演算手段と、
第１の演算手段により求められた増田レシオ（Ｍratio）の値又は増田レシオ（Ｍratio）に実質的に相当する値のデータ列を記憶する第３の記憶手段と、
第１の記憶手段に記憶された短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値データ列に基づいて、１の銘柄に関する短期、中期、および／または、長期の増田足曲線を表示画面の所定領域に表示する第１の描画処理手段と、
第３の記憶手段に記憶された増田レシオ（Ｍratio）の値又は増田レシオ（Ｍratio）に実質的に相当する値のデータ列に基づいて、１の銘柄に関する増田レシオ曲線を表示画面の所定領域に表示する第２の描画処理手段と、
第２の記憶手段に記憶されたパターン分類コード別の出現数データ列に基づいて、基礎銘柄群に含まれる全銘柄に関するパターン分布帯を表示画面の所定領域に表示する第３の描画処理手段と、を具備するクライアント機として、コンピュータを機能させるためのコンピュータプログラムである。
【発明の効果】
【００５４】
本発明によれば、もともと市場心理の反映しやすい、日経平均やＴＯＰＩＸ等と言った代表的な１の株価動向指数を生成する際の基礎とされる特定銘柄群を指数算出に採用するものであることに加えて、本発明者が先に提案した、６色パターン分類における上昇トレンドの銘柄数と下降トレンドの銘柄数との差（Ｂ−Ｅ）を特定銘柄群の総数（ＳＵＭ）で除したものとなるため、こうして生成される増田レシオ（Ｍratio）の値は、個々の銘柄間の価格差による影響を受けにくく、買い傾向の度合いや売り傾向の度合いと言った市場心理を正確に反映したものとなる。したがって、こうして得られる増田レシオの値を可視化すれば、株取引を行おうとするユーザは、そのときどきの市場の心理を的確に把握しつつ、売り買いのタイミングを的確に掴むことができる。また、例えば、TOPIX（東証株価指数）や日経２２５株価指数等に連動したＥＴＦ（株価指数連動型投資信託受益証券）等の、株券と同様に売買されるものについても、その動向を的確に把握することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５５】
以下に、本発明の好適な実施の一形態を添付図面にしたがって詳細に説明する。本発明の実施の一形態であるクライアント・サーバ方式による株価チャート表示システムの構成図が図１のブロック図に概念的に示されている。
【００５６】
同図に示されるように、この株価チャート表示システム１００は、サーバ装置（Ｗｅｂサーバ）１０とクライアント機（例えば、パソコン、ＰＤＡ、携帯電話機等）２０とをインターネット４０を介して接続可能に構成してなるものである。尚、図において、３０は証券取引所等の株価情報発行元である。
【００５７】
サーバ装置の構成を示すブロック図が図２示されている。同図に示されるように、サーバ装置１０は、本体部１０１と入力部１０２と出力部１０３とを含んでいる。
【００５８】
本体部１０１は、中央処理部１０１ａと株価記憶部１０１ｂと足データ記憶部１０１ｃと６色パターン記憶部１０１ｄとパターン別出現数記憶部１０１ｅとを含んでいる。
【００５９】
中央処理部１０１ａは、サーバ装置としての機能を実現するために必要なコンピュータプログラムを記憶するプログラム記憶装置１０１ａ−２と、プログラム記憶装置１０１ａ−２に記憶されたコンピュータプログラムを適宜に読み出して実行することにより、サーバ装置としての各種の機能を実現するＣＰＵ１０１ａ−１とを含んでいる。プログラム記憶装置１０１ａ−２に記憶されたコンピュータプログラムとしては、後に図１０〜図１４のフローチャートを参照して説明される各種のコンピュータプログラムを挙げることができる。
【００６０】
株価記憶部１０１ｂは、この例では、サーバ装置１０の内部に設けられたハードディスクの記憶エリアの一部割り当てにより実現されている。この株価記憶部１０１ｂには、予め決められた一群の銘柄のそれぞれに関する直近の所定最大期間分の株価情報を含むデータベースが記憶されている。このデータベースは、のちに詳細に説明するように、入力部１０２を構成する送受信部１０２ｂの作用により、株価情報発行元３０からインターネットを介して取得される株価情報（この例では東証一部の約１６６０銘柄を含む）に基づいて構築されたものである。
【００６１】
株価記憶部１０１ｂに記憶されたデータベースに含まれる株価情報の一例が図４に示されている。同図に示されるように、この株価情報は、１つの株銘柄に対し、株価情報が取得された「日付」と「始値」と「高値」と「安値」と「終値」と「出来高」とを、一日分のデータとして関連づけして記憶させることにより構成されている。尚、「日付」は、例えば日足において、短期終値平均値の算出を行う場合に、当日と、１つ前と、２つ前の株価（終値）を特定する際に参照される。
【００６２】
本実施の形態では、日足の作成には、最新の４５０日分の日足（終値）データが、週足の作成には、最新の１９２週分の週足（終値）データが、月足の作成には、最新の１７６月分の月足（終値）データがそれぞれ使用される。そのため、株価記億部１０１ｂには、これらの演算を行うために必要な少なくとも所定最大日数（Ｎ日）分の株価情報が記憶されることとなる。
【００６３】
足データ記憶部１０１ｃには、日足の短期・中期・長期の増田足曲線を描画するに必要な足データを記憶する日足記憶部１０１ｃ−１と、週足の短期・中期・長期の増田足曲線を描画するに必要な足データを記憶する週足記憶部１０１ｃ−２と、月足の短期・中期・長期の増田足曲線を描画するに必要な足データを記憶する月足記憶部１０１ｃ−３が含まれている。
【００６４】
足データ記憶部１０１ｃの日足記憶部１０１ｃ−１、週足記憶部１０１ｃ−２、月足記憶部１０１ｃ−３にそれぞれ保存される足データの内容が図５に示されている。
【００６５】
同図に示されるように、日足記憶部１０１ｃ−１には、各株銘柄毎に、３日〜Ｄ日目（Ｄ日目を最新日と仮定）における短期・中期・長期の終値平均値と各日の終値（今回終値）とが各日の日付と共に記憶される。
【００６６】
尚、「日付」は、日足データ算出の基準となる日であり、例えば、日足における短期終値平均値を算出する場合は、３日目に該当する日（当日が、７月１０日とすると、演算には、７月９日と７月８日の株価（終値）が必要であり、この場合に、終値短期平均値を算出した日である７月１０日）が記憶される。
【００６７】
また、データの先頭が「３日目」となっているのは、日足データとしての短期終値平均値の算出には、それ以前の２日分の終値平均値が必要とされるためである。同様の理由から、中期終値平均値が保存されるのは２５日目以降であり、長期終値平均値が保存されるのは７５日以降となる。
【００６８】
週足記憶部１０１ｃ−２には、各株銘柄毎に、３週目〜Ｗ週目までの各週の短期・中期・長期の終値平均値と各週の終値（その週の最終日とされる日の終値）とが日付と共に記憶される。
【００６９】
尚、「日付」は、週足データ算出の基準となる日であり、例えば、週足における短期終値平均値を算出する場合は、３週目に該当する日（当日が、７月１０日とすると、演算には、例えば、先週に当たる７月２日と先々週に当たる６月２５日の株価（終値）が必要であり、この場合に、終値平均値を算出した日である７月１０日）が記憶される。
【００７０】
また、データの先頭が「３週目」となっているのは、週足データとしての短期終値平均値の算出には、それ以前の２週分の終値平均値が必要とされるためである。同様の理由から、中期終値平均値が保存されるのは１３週目以降であり、長期終値平均値が保存されるのは２６週目以降となる。
【００７１】
月足記憶部１０１ａ−３には、各株銘柄毎に、３月目〜Ｍ月目までの各月の短期・中期・長期の終値平均値と各月の終値（その月の最終日とされる日の終値）とが日付と共に記憶される。
【００７２】
尚、「日付」は、月足データ算出の基準となる日であり、例えば、月足における短期終値平均値を算出する場合は、３月目に該当する日（当日が、７月３１日とすると、演算には、例えば、先月に当たる６月３０日と先々月に当たる５月３１日の株価（終値）が必要であり、この場合に、終値平均値を算出した日である７月３１日）が記憶される。
【００７３】
また、月足記憶部におけるデータの先頭が「３月目」となっているのは、月足データとしての短期終値平均値の算出には、それ以前の２月分の終値平均値が必要とされるためである。同様の理由から、中期終値平均値が保存されるのは、１２月目以降であり、長期終値平均値が保存されるのは、３６月目以降となる。
【００７４】
図２に戻って、６色パターン記憶部１０１ｄには、短期、中期、長期の株価の（移動）平均値データの大小関係が、予め決められた６種類のパターンのいずれに分類されるかを示すパターン分類コードを求めるための演算を、足データ記憶部１０１ｃに記憶された各銘柄の日足・週足・月足の各平均値データ列に基づいて実行した結果として求められたパターン分類コード列が、銘柄別かつ日足・週足・月足の別毎に記憶されている。
【００７５】
６色パターン記憶部１０１ｄに格納されるデータの内容を示す説明図が図６に示されている。なお、図では説明の便宜上週足に関するパターン分類コード列のみが例示されるが、日足、月足についても同様に説明される。
【００７６】
同図に示されるように、各銘柄に関する記憶領域（銘柄Ｎｏ．１〜銘柄Ｎｏ．ｎ）には、１週目からＷ週目に対応するＷ個の記憶欄が設けられており、各記憶欄には当該週における週足の短期・中期・長期（移動）平均値の大小関係が予め決められた６種類の分類パターン（パターンＡ、パターンＢ、パターンＣ、パターンＤ、パターンＥ、パターンＦ）のいずれに該当するかを示すパターン分類コードが記憶される。
【００７７】
なお、先に説明したように、ＭＡ１を短期移動平均値、ＭＡ２を中期移動平均値、ＭＡ３を長期移動平均値としたとき、６色パターンを構成する各パターンの意味内容は下記の通りである。
【００７８】
パターンＡ：（ＭＡ１＞ＭＡ３＞ＭＡ２）：上昇トレンドの入り口
パターンＢ：（ＭＡ１＞ＭＡ２＞ＭＡ３）：上昇トレンド
パターンＣ：（ＭＡ２＞ＭＡ１＞ＭＡ３）：上昇トレンドの崩れ
パターンＤ：（ＭＡ２＞ＭＡ３＞ＭＡ１）：下降トレンドの入り口
パターンＥ：（ＭＡ３＞ＭＡ２＞ＭＡ１）：下降トレンド
パターンＦ：（ＭＡ３＞ＭＡ１＞ＭＡ２）：下降トレンドの終焉、
このように、短期（ＭＡ１）・中期（ＭＡ２）・長期（ＭＡ３）の移動平均値相互の大小関係と株価トレンドとの間には密接な相関が認められる。このことは、先に本出願の発明者である増田徳太郎氏が鋭意研究の結果としてはじめて知見したものである。
【００７９】
週足の移動平均線（長期・中期・短期）の大小関係と６色パターンとの関係を示す説明図が図９に示されている。図において、５１は短期増田足曲線、５２は中期増田足曲線、５３は長期増田足曲線、ＭＡ１は基準週の直近３週平均値、ＭＡ１´は前週の直近３週平均値、ＭＡ２は基準週の直近１３週平均値、ＭＡ２´は前週の直近１３週平均値、ＭＡ３は基準週の直近２６週平均値、ＭＡ３´は前週の直近２６週平均値、Ａは陽足、Ｂは陰足である。図示例では、（ＭＡ１＞ＭＡ２＞ＭＡ３）の関係が認められるため、６色分類パターンコードの値はいずれの「週」についても「Ｂ」とされている。
【００８０】
再び、図２に戻って、パターン別出現数記憶部１０１ｅには、日経平均やＴＯＰＩＸ等と言った代表的な１の株価動向指数を生成する際の基礎銘柄群に含まれる全銘柄に関する各基準時のそれぞれにおける各パターン分類コード別の出現数データを求めるための演算を、６色パターン記憶部１０１ｄに記憶された各銘柄のパターン分類コード列に基づいて実行することにより求められたパターン分類コード別の出現数データ列が、日足、週足、月足の少なくとも１つ（この例では週足）について記憶されている。
【００８１】
パターン別出現数記憶部１０１ｅに格納されるデータの内容を示す説明図が図７に示されている。図では説明の便宜上週足に関するパターン分類コード別の出現数データ列のみが例示されるが、日足、月足についても同様に説明される。
【００８２】
同図に示されるように、各分類パターン（パターンＡ〜パターンＦ）に関する記憶領域には、１週目からＷ週目に対応するＷ個の記憶欄が設けられており、それらの記憶欄のそれぞれには、当該週における各分類パターンの出現数が格納される。具体的には、１週目のパターンＡ出現数はＡ１個、パターンＢ出現数はＢ１個、パターンＣ出現数はＣ１個、パターンＤ出現数はＤ１個、パターンＥ出現数はＥ１個、パターンＦ出現数はＦ１個として記憶され、２週目のパターンＡ出現数はＡ２個、パターンＢ出現数はＢ２個、パターンＣ出現数はＣ２個、パターンＤ出現数はＤ２個、パターンＥ出現数はＥ２個、パターンＦ出現数はＦ２個として記憶され、同様にして、ｎ週目のパターンＡ出現数はＡｎ個、パターンＢ出現数はＢｎ個、パターンＣ出現数はＣｎ個、パターンＤ出現数はＤｎ個、パターンＥ出現数はＥｎ個、パターンＦ出現数はＦｎ個として記憶される。
【００８３】
再び、図２に戻って、入力部１０２には、キーボード１０２ａと送受信部１０２ｂと図示しないマウス等のポインティングデバイスが含まれている。キーボード１０２ａは、会社情報の登録や会社の株価情報の随時入力等に使用されるほか、後述する出力部１０３としてのディスプレイ装置１０３ａに所望の銘柄のチャートを表示する際に、その銘柄の名称（または、便宜上銘柄コード）を入力するためにも使用される。
【００８４】
株価情報発行元３０で取り扱っている株の銘柄数は、店頭銘柄も含めると、約４８００銘柄にも及ぶ。これらの株価情報を終値が発表される午後３時以降に、すべてキーボード１０２ａから手入力することは、多大なる時間と労力を必要とする上、入力ミスも避け難い。そのため、株価情報発行元３０である例えば証券取引所から提供される株価情報をインターネット４０を介してオンラインで取り込むための送受信部１０２ｂが設けられている。尚、キャッシュメモリ１０２ｃは、送受信手段１０２ｂを介して取り込まれた株価情報の一時記憶手段として使用される。
【００８５】
出力部１０３は、本体部１０１に接続されたディスプレイ装置１０３ａとプリンタ装置１０３ｂとを含んで構成される。ディスプレイ装置１０３ａ並びにプリンタ装置１０３ｂは、処理部１０１ａが有するプログラム記憶装置１０１ａ−２に記憶されたプログラムに従って、入力部１０２から株価や株価に関する情報を入力するための入力画面を表示並びにプリントアウトしたり、足データ記憶部１０１ｃに格納された日足・週足・月足の各データ、６色パターン記憶部１０１ｄに格納された各銘柄に関する日足・週足・月足のパターン分類コード列、パターン別出現数記憶部１０１ｅに格納されたパターン別出現数データ列に基づいて、日足・週足・月足に関する短期・中期・長期の増田足曲線、パターン分布帯、増田レシオ曲線等々を表示並びにプリントアウトする。
【００８６】
なお、増田足曲線、パターン分布帯、増田レシオ曲線等々を表示並びにプリントアウトする動作は、クライアント機における動作と基本的には同様であるから、クライアント機における該当する動作の説明に委ねることとする。
【００８７】
次に、クライアント機（例えば、パソコン、ＰＤＡ、携帯電話機等で構成される）２０について説明する。クライアント機の構成を示すブロック図が図３に示されている。
【００８８】
同図に示されるように、クライアント機２０についても、本体部２０１と入力部２０２と出力部２０３とを含んでいる。
【００８９】
本体部２０１は、中央処理部２０１ａと足データ記憶部２０１ｂとパターン別出現数記憶部２０１ｃと増田レシオ記憶部２０１ｄとを含んでいる。
【００９０】
中央処理部２０１ａは、サーバ装置としての機能を実現するために必要なコンピュータプログラムを記憶するプログラム記憶装置２０１ａ−２と、プログラム記憶装置２０１ａ−２に記憶されたコンピュータプログラムを適宜に読み出して実行することにより、クライアント機としての各種の機能を実現するＣＰＵ２０１ａ−１とを含んでいる。プログラム記憶装置２０１ａ−２に記憶されたコンピュータプログラムとしては、後に図１５〜図１９のフローチャートを参照して説明される各種のコンピュータプログラムを挙げることができる。
【００９１】
足データ記憶部２０１ｂには、クライアント機２０からの送信リクエストに応じてサーバ装置１０から返送された１又は２以上の銘柄に関する、日足の短期・中期・長期の増田足曲線を描画するに必要な足データを記憶する日足記憶部２０１ｂ−１と、週足の短期・中期・長期の増田足曲線を描画するに必要な足データを記憶する週足記憶部２０１ｂ−２と、月足の短期・中期・長期の増田足曲線を描画するに必要な足データを記憶する月足記憶部２０１ｂ−３が含まれる。
【００９２】
尚、足データ記憶部２０１ｂの日足記憶部２０１ｂ−１、週足記憶部２０１ｂ−２、月足記憶部２０１ｂ−３にそれぞれ格納される足データの内容は、先に図５を参照して説明したサーバ装置１０の日足記憶部１０１ｃ−１、週足記憶部１０１ｃ−２、月足記憶部１０１ｃ−３に格納される足データの内容と基本的には同様であるから説明は省略する。
【００９３】
パターン別出現数記憶部２０１ｃには、サーバ装置から送られてきた１の株価動向指数（例えば、日経２２５、ＴＯＰＩＸ等々）を生成する際の基礎銘柄群に関するパターン分類コード別の出現数データ列が記憶される。
【００９４】
なお、パターン別出現数記憶部２０１ｃに格納されるパターン別出現数データ列の内容は、先に図７を参照して説明したサーバ装置１０のパターン別出現数記憶部１０１ｅの内容と基本的には同様であるから説明は省略する。
【００９５】
増田レシオ記憶部２０１ｄには、上記の基礎銘柄群に含まれる銘柄総数を（ＳＵＭ）、基礎銘柄群の中で、日と週と月とから選ばれた１の時間単位における基準時の直近の短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値のそれぞれを（ＭＡ１，ＭＡ２，ＭＡ３）としたとき、それらの大小関係が（ＭＡ１＞ＭＡ２＞ＭＡ３）となる銘柄の個数を（Ｂ）、（ＭＡ１＜ＭＡ２＜ＭＡ３）となる銘柄の個数を（Ｅ）、としたとき、次式
Ｍratio  ＝  ｛（Ｂ−Ｅ）／ＳＵＭ｝×１００        （式）
にて表される増田レシオ（Ｍratio）の値又は増田レシオ（Ｍratio）に実質的に相当する値のデータ列を求めるための演算を、パターン別出現数記憶部２０１ｃに記憶されたパターン分類コード別の出現数データ列に基づいて実行した結果として求められた（Ｍratio）の値又は（Ｍratio）に実質的に相当する値のデータ列が記憶される。
【００９６】
増田レシオ記憶部２０１ｄに格納されるデータの内容を示す説明図が図８に示されている。尚、同図（ａ）は日経２２５対応の週足・増田レシオ、同図（ｂ）はＴＯＰＩＸ対応の週足・増田レシオである。
【００９７】
同図に示されるように、日経２２５対応又はＴＯＰＩＸ対応のいずれの増田レシオにあっても、１週目からＷ週目に対応するＷ個の記憶欄が設けられており、それらの記憶欄のそれぞれには、上述の演算式で求められた増田レシオ（Ｍratio）に相当するデータ列が、格納される。図示例の場合には、例えば日経２２５対応の週足・増田レシオの場合には、１週目は＋７０（％），２週目は＋６５（％），３週目は＋６０（％），４週目は＋５９（％），５週目は＋５５（％），６週目は＋５４（％），７週目は＋５３（％）・・・・Ｗ−１週目は−３０（％），Ｗ週目は−２１（％）の如くに格納され、ＴＯＰＩＸ対応の週足・増田レシオの場合には、１週目は＋６９（％），２週目は＋６４（％），３週目は＋５９（％），４週目は＋５５（％），５週目は＋５３（％），６週目は＋５１（％），７週目は＋５１（％）・・・・Ｗ−１週目は−２９（％），Ｗ週目は−２０（％）の如くに格納される。
【００９８】
再び、図３に戻って、入力部２０２には、キーボード２０２ａと送受信部２０２ｂと図示しないマウス等のポインティングデバイスが含まれている。キーボード２０２ａは、クライアント機２０からサーバ装置１０へと各種の指示操作を行うために使用される。この指示操作には、送信リクエストに際する銘柄指定操作、日足・週足・月足と言った足種別の指定操作、短期・中期・長期と言った平均化期間の指定操作、パターン別出現数データの送信要求操作、増田レシオの表示要求操作等々が含まれる。また、送受信部２０２ｂは、クライアント機２０とサーバ装置１０との間のインターネットを経由する通信に使用される。
【００９９】
出力部２０３は、本体部２０１に接続されたディスプレイ装置２０３ａとプリンタ装置２０３ｂとを含んで構成される。ディスプレイ装置２０３ａ並びにプリンタ装置２０３ｂは、足データ記憶部２０１ｂに格納された日足・週足・月足の各データ、パターン別出現数記憶部２０１ｃに格納されたパターン別出現数データ列、増田レシオ記憶部２０１ｄに格納された増田レシオデータ列に基づいて、日足・週足・月足に関する短期・中期・長期の増田足曲線、パターン分布帯、増田レシオ曲線等々を表示並びにプリントアウトするために使用される。
【０１００】
次に、サーバ装置１０のソフトウェア構成について説明する。サーバ装置の動作内容を示す概略フローチャートが図１０に示されている。
【０１０１】
同図において、処理が開始されると、先ず、データベース構築のために株価情報入力処理（ステップ１１０１）が実行される。株価情報入力処理（ステップ１１０１）の詳細が図１１のフローチャートに示されている。
【０１０２】
同図に示されるように、株価入力処理においては、先ず、当日の株価をインターネットを介して受信して（ステップ１１０１）、キャッシュメモリ１０２ｂ−１に書き込んだのち（ステップ１１０２）、キャッシュメモリ１０２ｂ−１にデータがあることをチェックする（ステップ１００３）。
【０１０３】
キャッシュメモリ１０２ｂ−１にデータがあれば（ステップ１１０３ＹＥＳ）、キャッシュメモリ１０２ｂ−１から１件目のデータを読み出し（ステップ１１０４）、読み出したデータの銘柄をキーとして株価記憶部１０１ｂを検索する（ステップ１１０５）。
【０１０４】
株価記憶部１０１ｂにそのデータが存在すれば（ステップ１１０６ＹＥＳ）、当日分の株価を株価記憶部１０１ｂに書き加えるのに対して（ステップ１１０９）、株価記憶部１０１ｂにそのデータが存在しなければ（ステップ１１０６ＮＯ）、当日分の株価と銘柄情報とを新たに株価記憶部１０１ｂに書き込んだのち（ステップ１１０７）、エラーとして銘柄、株価、日付等をプリントアウトする（ステップ１１０８）。
【０１０５】
以上の動作（ステップ１１０５〜１１０９）を、キャッシュメモリ１０２ｂ−１のデータがなくなるまで（ステップ１１１０ＮＯ）、キャッシュメモリ１０２ｂ−１から次々とデータを読み出すたびに（ステップ１１１１）、繰り返し実行する。
【０１０６】
これにより、株価記憶部１０１ｂ内には、株価情報発行元からインターネットを介して取得される株価情報に基づいて、一群の銘柄のそれぞれに関する直近の所定最大期間分の株価情報を含むデータベースが構築される（図４参照）。
【０１０７】
図１０に戻って、株価情報入力処理（ステップ１００１）が終了すると、続いて、当日入力ありを条件として（ステップ１００２ＹＥＳ）、足データ作成処理（ステップ１００３）が実行される。足データ作成処理（ステップ１００３）の詳細を示すフローチャートが図１２に示されている。
【０１０８】
同図に示されるように、足データ作成処理においては、先ず、株価記憶部１０１ｂから１件目の銘柄のデータを読み出したのち（ステップ１２０１）、その銘柄のデータに基づいて、日足、週足、月足の各足について、短期、中期、長期の終値移動平均値（ＭＡ１，ＭＡ２，ＭＡ３）を演算により求める（ステップ１２０２）。
【０１０９】
しかるのち、足データ記憶部１０１ｃから該当する銘柄のデータを読み出し（ステップ１２０３）、該当するデータの有無を判定する（ステップ１２０４）。ここで、該当するデータありと判定されるときには（ステップ１２０４ＹＥＳ）、足データ記憶部の該当銘柄データに演算値（ＭＡ１，ＭＡ２，ＭＡ３）を書き加えるのに対して（ステップ１２０５）、該当データなしと判定されるときには（ステップ１２０４ＮＯ）、その演算値（ＭＡ１，ＭＡ２，ＭＡ３）と銘柄情報とを新たに足データ記憶部に書き込んだのち（ステップ１２０６）、エラーとして、銘柄、演算結果、日付等をプリントアウトする（ステップ１２０７）。
【０１１０】
以上の動作（ステップ１２０２〜１２０７）を、株価記憶部１０１ｂのデータがなくなるまで（ステップ１２０８ＮＯ）、株価記憶部１０１ｂから次々とデータを読み出すたびに（ステップ１２０９）、実行する。
【０１１１】
これにより、足データ記憶部１０１ｃ内には、日と週と月とから選ばれた少なくとも１の時間単位における基準時の直近の短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値のそれぞれを求めるための演算を、データベース上の予め決められた銘柄それぞれの株価情報に基づいて実行した結果として求められた短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値データ列が、銘柄別に記憶されることとなる（図５参照）。
【０１１２】
再び、図１０に戻って、足データ作成処理（ステップ１００３）が終了すると、続いて、６色パターンデータ作成処理（ステップ１００４）が実行される。６色パターンデータ作成処理の詳細を示すフローチャートが図１３に示されている。
【０１１３】
同図に示されるように、６色パターンデータ作成処理においては、足データ記憶部１０１ｃから１番目の銘柄を検索したのち（ステップ１３０１）、基準日を初期設定してから（ステップ１３０２）、短期、中期、長期の終値移動平均値（ＭＡ１，ＭＡ２，ＭＡ３）を読み込む（ステップ１３０３）。
【０１１４】
しかるのち、読み出された短期、中期、長期の終値移動平均値（ＭＡ１，ＭＡ２，ＭＡ３）の大小関係を、予め用意された６種の基準大小関係パターンと照合する（ステップ１３０４，１３０６，１３０８，１３１０，１３１２，１３１４）。
【０１１５】
このとき、読み出された短期、中期、長期の終値移動平均値（ＭＡ１，ＭＡ２，ＭＡ３）の大小関係が、予め用意された基準大小関係パターン（ＭＡ１＞ＭＡ３＞ＭＡ２）と一致したときには（ステップ１３０４ＹＥＳ）、パターン分類コードは「Ａ」として６色パターン記憶部１０１ｄに記憶される（ステップ１３０５）。同様に、基準大小関係パターン（ＭＡ１＞ＭＡ２＞ＭＡ３）と一致したときには（ステップ１３０６ＹＥＳ）、パターン分類コードは「Ｂ」として６色パターン記憶部１０１ｄに記憶される（ステップ１３０７）。同様に、基準大小関係パターン（ＭＡ２＞ＭＡ１＞ＭＡ３）と一致したときには（ステップ１３０８ＹＥＳ）、パターン分類コードは「Ｃ」として６色パターン記憶部１０１ｄにと記憶される（ステップ１３０９）。同様に、基準大小関係パターン（ＭＡ２＞ＭＡ３＞ＭＡ１）と一致したときには（ステップ１３１０ＹＥＳ）、パターン分類コードは「Ｄ」として６色パターン記憶部１０１ｄに記憶される（ステップ１３１１）。同様に、基準大小関係パターン（ＭＡ３＞ＭＡ２＞ＭＡ１）と一致したときには（ステップ１３１２ＹＥＳ）、パターン分類コードは「Ｅ」として６色パターン記憶部１０１ｄに記憶される（ステップ１３１３）。同様に、基準大小関係パターン（ＭＡ３＞ＭＡ１＞ＭＡ２）と一致したときには（ステップ１３１４ＹＥＳ）、パターン分類コードは「Ｆ」として６色パターン記憶部１０１ｄに記憶される（ステップ１３１５）。
【０１１６】
以上の動作（ステップ１３０３〜１３１５）を基準日を１週（週足のため）更新させては（ステップ１３１６）、繰り返し実行し、最新の基準日に達するのを待って（ステップ１３１７ＮＯ）、銘柄を次の銘柄に変更しては（ステップ１３１８）、以上の動作（ステップ１３０２〜１３１６）を最後の銘柄に至るまで繰り返し実行する（ステップ１３１９ＮＯ）。
【０１１７】
これにより、６色パターン記憶部１０１ｄには、短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値データの大小関係が予め決められた６種類のパターンのいずれに分類されるかを示すパターン分類コードを求めるための演算を、足データ記憶部１０１ｃに記憶された各銘柄の移動平均値データ列に基づいて実行した結果として求められたパターン分類コード列が銘柄別に記憶されることとなる（図６参照）。
【０１１８】
再び、図１０に戻って、６色パターンデータ作成処理（ステップ１００４）が終了すると、続いて、パターン別出現数データ作成処理（ステップ１００５）が実行される。パターン別出現数データ作成処理（ステップ１００５）の詳細が図１４に示されている。
【０１１９】
同図に示されるように、パターン別出現数データ作成処理においては、先ず、パターン別出現数カウンタＡ〜Ｆの値をクリアしたのち（ステップ１４０１）、基準日を初期設定する（ステップ１４０２）。
【０１２０】
しかるのち、６色パターン記憶部１０１内において、１番目の銘柄を検索したのち（ステップ１４０３）、そのとき得られたパターン分類コードが、「Ａ」であるか（ステップ１４０４）、「Ｂ」であるか（ステップ１４０６）、「Ｃ」であるか（ステップ１４０８）、「Ｄ」であるか（ステップ１４１０）、「Ｅ」であるか（ステップ１４１２）、「Ｆ」であるか（ステップ１４１４）の判定が行われる。
【０１２１】
このとき、いずれかの判定（ステップ１４０４，１４０６，１４０８，１４１０，１４１２，１４１４）において、判定結果が肯定されると、その肯定された判定に関するパターン別出現数カウンタの値は＋１だけインクリメントされる（ステップ１４０５，１４０７，１４０９，１４１１，１４１３，１４１５）。
【０１２２】
以上の動作（ステップ１４０４〜１４１５）が次々と銘柄を変更して繰り返され（ステップ１４０６）、最後の銘柄に達したならば（ステップ１４１７ＮＯ）、基準日を１週更新させたのち、以上の動作（ステップ１４０３〜１４１７）が繰り返され、最新の基準日に達するのを待って（ステップ１４１９ＹＥＳ）、処理は終了する。
【０１２３】
これにより、パターン別出現数記憶部１０１ｅ内には、日経平均やＴＯＰＩＸ等と言った代表的な１の株価動向指数を生成する際の基礎銘柄群に含まれる全銘柄に関する各基準時のそれぞれにおける各パターン分類コード別の出現数データを求めるための演算を、６色パターン記憶部１０１ｄに記憶された各銘柄のパターン分類コード列に基づいて実行した結果として求められたパターン分類コード別の出現数データ列が記憶される（図７参照）。
【０１２４】
再び、図１０に戻って、パターン別出現数データ作成処理（ステップ１００５）が終了すると、続いて、受信チェックを行いつつ（ステップ１００６）、クライアント機２０からの送信リクエスト待機状態となり（ステップ１００７）、この状態においてクライアント機２０から送信リクエストが到来すると（ステップ１００７ＹＥＳ）、当該クライアント機２０に対して、送信リクエストに対するレスポンスとして、足データ記憶部１０１ｃに格納された足データ、および／または、パターン出現数記憶部１０１ｅに格納されたパターン別出現数データが送信される（ステップ１００８）。
【０１２５】
尚、クライアント機２０からの送信リクエストには、銘柄指定データ、足種別（日足、週足、月足）指定データ、平均化期間（短期、中期、長期）指定データ等々が含まれており、サーバ装置１０からクライアント機２０に対するレスポンスはこれらの指定データにしたがって実行される。
【０１２６】
次に、クライアント機２０のソフトウェア構成について説明する。クライアント機の動作内容を示す概略フローチャートが図１５に示されている。
【０１２７】
同図に示されるように、クライアント機２０はサーバ装置１０に対して送信リクエストを送出したのち（ステップ１５０１）、サーバ装置１０からのレスポンス到来を待機する状態となる（ステップ１５０２，１５０３）。この送信リクエストには、銘柄指定データが少なくとも含まれている。
【０１２８】
この状態において、クライアント機２０からの送信リクエストに対するレスポンスとして足データ、パターン別出現数データが到来すると（ステップ１５０３ＹＥＳ）、それらのデータはクライアント機２０に受信されて、足データ記憶部２０１ｂ及びパターン別出現数記憶部２０１ｃに格納される（ステップ１５０４，１５０５）。
【０１２９】
しかるのち、本発明の要部であるところの増田レシオデータ作成処理（ステップ１５０６）が実行される。増田レシオデータ作成処理（ステップ１５０６）の詳細が図１６のフローチャートに示されている。
【０１３０】
同図に示されるように、増田レシオデータ作成処理においては、先ず、レジスタＳＵＭに日経平均やＴＯＰＩＸ等の全銘柄数をセットし（ステップ１６０１）、基準時を初期設定したのち（ステップ１６０２）、パターン別出現数記憶部２０１ｃからＢ値及びＥ値を読み出す（ステップ１６０３，１６０４）。先に説明したように、Ｂ値とは上昇トレンドにある銘柄数、Ｅ値とは下降トレンドにある銘柄数である。
【０１３１】
しかるのち、Ｂ値並びにＥ値を使用して、次式により、増田レシオ（Ｍratio）が求められる（ステップ１６０５）。
Ｍratio  ＝  ｛（Ｂ−Ｅ）／ＳＵＭ｝  ×  １００      ・・・式
こうして求められた増田レシオ（Ｍratio）の値は増田レシオ記憶部２０１ｄに格納される（ステップ１６０６）。その後、基準時を更新しては（ステップ１６０７）、以上の動作（ステップ１６０３〜１６０７）が、パターン別出現数記憶部２０１ｃにデータなしが確認されるまで（ステップ１６０８）、繰り返されることとなる。
【０１３２】
これにより、基礎銘柄群に含まれる銘柄総数を（ＳＵＭ）、基礎銘柄群の中で、日と週と月とから選ばれた１の時間単位における基準時の直近の短期間、中期間、長期間の株価の移動平均値のそれぞれを（ＭＡ１，ＭＡ２，ＭＡ３）としたとき、それらの大小関係が（ＭＡ１＞ＭＡ２＞ＭＡ３）となる銘柄の個数を（Ｂ）、（ＭＡ１＜ＭＡ２＜ＭＡ３）となる銘柄の個数を（Ｅ）、としたとき、次式
Ｍratio  ＝  ｛（Ｂ−Ｅ）／ＳＵＭ｝×１００        （式）
にて表される（Ｍratio）の値又は（Ｍratio）に実質的に相当する値のデータ列を求めるための演算を、パターン別出現数記憶部２０１ｃに記憶されたパターン分類コード別の出現数データ列に基づいて実行した結果として求められた（Ｍratio）の値が、増田レシオ記憶部２０１ｄに格納されることとなる（図８参照）。
【０１３３】
図１５に戻って、増田レシオデータ作成処理（ステップ１５０６）が終了すると、続いて、増田足表示処理（ステップ１５０７）が実行される。増田足表示処理（ステップ１５０７）の詳細を示すフローチャートが図１７に示されている。
【０１３４】
同図を参照しつつ増田足の作成方法について説明する。先に説明したように、日足の作成にはその銘柄に関する最新の４５０日分の日足データが使用される。すなわち、日足表示処理においては、まず、比較値Ｄに足作成数より「１」少ない数値「４５０」をセットする（ステップ１７０１）。尚、この例は、「日足」であるため、Ｄ＝４５０とされるが、週足の場合は数値「１９２」、月足の場合は数値「１７６」となる。
【０１３５】
次いで、クライアント機２０の日足記憶部６ａから最新の４５０日分の足データを読み込み（ステップ１７０２）、カウンタＮに数値「２」をセットする（ステップ１７０３）。このカウンタＮは、読み出された足データを古いものから順に特定するためのものである。尚、カウンタＮの初期値を「２」としたのは、増田足の作成には、今回と前回の２つの終値平均値が必要となるためである。
【０１３６】
すなわち、ステップ１７０４では、読み出した日足データの（Ｎ）番目の終値平均値（今回終値平均値）と、（Ｎ−１）番目の終値平均値（前回終値平均値）とを比較する。ここで、（Ｎ）番目の終値平均値が（Ｎ−１）番目の終値平均値より大きい場合は、終値平均値（Ｎ）を上線、終値平均値（Ｎ−１）を下線とするピンクの増田足を、カウンタＮで特定される日付データに基づき該当する座標上に表示する（ステップ１７０５）。
【０１３７】
同様に、（Ｎ）番目の終値平均値が（Ｎ−１）番目の終値平均値より小さい場合は、終値平均値（Ｎ）を下線、終値平均値（Ｎ−１）を上線とするブルーの増田足を、カウンタＮで特定される日付データに基づき該当する座標上に表示する（ステップ１７０６）。
【０１３８】
また、（Ｎ）番目の終値平均値と（Ｎ−１）番目の終値平均値が同値である場合には、１つ前と同一の色彩の横バーをカウンタＮで特定される日付データに基づき該当する座標上に表示する（ステップ１７０７）。
【０１３９】
次に、ＮがＤより小さいか否かの判定を行い（ステップ１７０８）、ＮがＤより小さい場合は、Ｎを＋１カウントアップして（ステップ１７０９）、ステップ１７０４の処理に戻る。尚、これらの処理は、カウンタＮの値がＤとなるまで（ステップ１７０８ＮＯ）、繰り返し行われる。
【０１４０】
再び、図１５に戻って、増田足表示処理（ステップ１５０７）が終了すると、続いて、パターン分布帯表示処理（ステップ１５０８）が実行される。パターン分布帯表示処理（ステップ１５０８）の詳細が図１８のフローチャートに示されている。
【０１４１】
同図に示されるように、パターン分布帯表示処理においては、先ず、レジスタＳＵＭに全銘柄数をセットし（ステップ１８０１）、基準時を初期設定したのち（ステップ１８０２）、パターン種別Ｐの値を「パターンＦ」→「パターンＡ」→「パターンＢ」→「パターンＣ」→「パターンＤ」→「パターンＥ」と変更させては（ステップ１８０３，１８０７）、その都度、パターン別出現数記憶部２０１の基準時にて指定される欄からパターンＰの出現数Ｐ（Ｘ）を読み出す処理（ステップ１８０４）、読み出された出現数Ｐ（Ｘ）の割合を正規化（｛Ｐ（Ｘ）／ＳＵＭ｝×定数Ｋ）することで、Ｐパターン帯の上下幅を決定する処理（ステップ１８０５）、並びに、Ｐパターン帯の１単位期間分の上下方向表示帯を描画する処理（ステップ１８０６）を繰り返し実行する。なお、この例では、Ｆパターン帯の表示色は「白」、Ａパターン帯の表示色は「黄（イエロー）」、Ｂパターン帯の表示色は「緑（グリーン）」、Ｃパターン帯の表示色は「赤（レッド）」、Ｄパターン帯の表示色は「青（ブルー）」、Ｅパターン帯の表示色は「黒（ブラック）」とされている。
【０１４２】
上記の動作（ステップ１８０４〜１８０７）を繰り返す間に、次のパターンＰがなくなったならば、基準時を１単位（日、週、月）分だけ更新しては（ステップ１８０９）、以上の動作（ステップ１８０３〜１８０９）を繰り返し、基準時が最新の値まで達したことを待って（ステップ１８１０ＮＯ）、処理を終了する。
【０１４３】
再び、図１５に戻って、パターン分布帯表示処理（ステップ１５０８）が終了したならば、続いて、増田レシオ曲線表示処理（ステップ１５０９）を実行する。増田レシオ曲線表示処理（ステップ１５０９）の詳細が図１９のフローチャートに示されている。
【０１４４】
同図に示されるように、増田レシオ曲線表示処理においては、先ず、基準時を初期設定したのち（ステップ１９０１）、増田レシオ記憶部２０１ｄ内の基準時で指定される欄から増田レシオ値ＭＲを読み出す処理（ステップ１９０２）を実行する。
【０１４５】
続いて、読み出された増田レシオ値ＭＲが正か負かの判定を行う（ステップ１９０３）。ここで、正と判定されるときには（ステップ１９０３「正」）、増田レシオ曲線の単位期間（日、週、月）の表示色は第１の色（例えば、グリーン）に設定される（ステップ１９０４）のに対し、負と判定されるときには（ステップ１９０３「負」）、増田レシオ曲線の単位期間（日、週、月）の表示色は第１の色（例えば、白）に設定される（ステップ１９０５）。なお、この場合、表示領域の背景色は暗灰色とされる。
【０１４６】
続いて、増田レシオ値ＭＲと所定の上限値（＋ＴＨ）との比較処理（ステップ１９０６）並びに所定の下限値（−ＴＨ）との比較処理（ステップ１９０７）が行われる。このとき、上限値（＋ＴＨ）としては、例えば＋７０（％）〜＋８０（％）の任意の値に設定すれば良く、同様に、下限値（−ＴＨ）としては、例えば−５０（％）〜−６０（％）の任意の値に設定すればよい。ここで、増田レシオ値ＭＲが、上限値（＋ＴＨ）よりも大きいと判定されると（ステップ１９０６ＹＥＳ）、「過熱」サインの設定が行われるのに対して（ステップ１９０８）、下限値（−ＴＨ）よりも小さいと判定されると（ステップ１９０７ＹＥＳ）、「閑散」サインの設定が行われる（ステップ１９０９）。また、増田レシオ値ＭＲが、上限値（＋ＴＨ）よりも小さくかつ下限値（−ＴＨ）よりも大きいときには（ステップ１９０６ＮＯ、１９０７ＮＯ）、「過熱」サインの設定も「閑散」サインの設定も行われない。
【０１４７】
このようにして、表示色の設定並びに「過熱」又は「閑散」サインの設定が行われたならば、続いて、それらの設定された表示色をもって、増田レシオ曲線の１単位期間分が描画され（ステップ１９１０）、以後、基準時を単位期間分（日、週、月）だけ更新しては（ステップ１９１１）、以上の処理（ステップ１９０２〜１９１０）がデータがなくなるまで、繰り返し実行される（ステップ１９１２ＮＯ）。同時に、後述する表示領域３０７には「過熱」サインに相当するシンボル図形が又表示領域３０８には「閑散」サインに相当するシンボル図形がそれぞれ表示される。
【０１４８】
次に、増田足曲線、パターン分布帯、増田レシオ曲線を含む表示画面例を示す図が図２０に示されている。同図に示されるように、この例にあっては、ディスプレイ装置１０３ａの表示画面は、上から順に、増田足曲線表示領域３０１とパターン分布帯表示領域３０２と増田レシオ曲線表示領域３０３とに領域分けされている。
【０１４９】
増田足曲線表示領域３０１には、この例では、日経平均（日経２２５）に関する短期増田足曲線３０４ａと中期増田足曲線３０４ｂと長期増田足曲線３０４ｃと日経平均曲線３０５とが描かれている。また、パターン分布帯表示領域３０２には後述するパターン分布帯が表示されている。さらに、増田レシオ曲線表示領域３０３にはＴＯＰＩＸを前提とした増田レシオ曲線３０６が描かれている。それらの領域３０１、３０２、３０３の時間軸は共通とされている。また、この例では、表示画面の右下の小領域には、「過熱」サイン表示領域３０７と「閑散」サイン表示領域３０８とが設けられている。
【０１５０】
画面の拡大図が図２１に示されている。同図に示されるように、増田足曲線表示領域３０１には、増田足曲線３０４ａ〜３０４ｃや日経平均曲線３０５の他に、基準点カーソル線３０９ａと短期起算点カーソル線３０９ｂと中期起算点カーソル線３０９ｃと長期起算点カーソル３０９ｄとが表示される。それらのカーソル線は互いに一定の距離を維持したまま時間軸方向（左右方向）へと任意の位置へ移動操作が可能となされている。
【０１５１】
パターン分布帯表示領域３０２に表示されるパターン分布帯は、下から順に配置される、白色のＦパターン帯３０２Ｆと、黄色のＡパターン帯３０２Ａと、緑色のＢパターン帯３０２Ｂと、赤色のＣパターン帯３０２Ｃと、青色のＤパターン帯３０２Ｄと、黒色（灰色）のＥパターン帯とを含んでいる。各パターン帯３０２Ａ〜Ｆの上下方向幅は、ＴＯＰＩＸを構成する基礎銘柄群内に存在するそれぞれのパターンの銘柄数の分量に対応している。
【０１５２】
増田レシオ曲線表示領域３０３には、増田レシオ曲線３０６の他に、中立（±０）ライン３１０ａと上限（＋ＴＨ）ライン３１０ｂと下限（−ＴＨ）ライン３１０ｃとが描かれている。また、増田レシオ曲線３０６の表示色は、図中実線で描かれた正区間ａについては緑色とされ、図中波線で描かれた負区間については白色とされている。なお、背景色は暗色とされている。
【０１５３】
そのため、上述の画面表示態様によれば、増田足曲線表示領域３０１に描かれた短期・中期・長期の増田足曲線３０４ａ〜３０４ｃに基づいて当該銘柄（図示例では日経平均であるが、実際の株取引時には特定の銘柄となる）の株価動向を観察できると共に、パターン分布帯表示領域３０２に描かれるパターン分布帯に基づいて、市場全体としての株価の動向を６種のトレンド（「上昇トレンドの入口」、「上昇トレンド」、「上昇トレンドの崩れ」、「下降トレンドの入り口」、「下降トレンド」、「下降トレンドの終り」）の観点から直感的に把握することができ、さらに、増田レシオ曲線表示領域３０３に描かれる増田レシオ曲線３０６に基づいて、売り傾向又は買い傾向と言った市場の心理を的確に把握することができるから、「過熱」サイン表示領域３０７や「閑散」サイン表示領域３０８の内容とも相まって、目的とする銘柄に関する売り買いのタイミングを適切に判断することができる。
【０１５４】
なお、市場の心理を把握するための指数としては、日経平均やＴＯＰＩＸが従来より知られているが、本発明にかかる増田レシオ曲線の特性は日経平均やＴＯＰＩＸと言った従来の指数曲線の特性とは大きく異なる。すなわち、それら従来の指数曲線は銘柄全体の株価総額に大きく依存するため、例えば比較的に少数であっても値がさ株が集中的に買い漁られると、他の銘柄の株価は低下しつつある状況下においても、指数曲線それ自体は上昇傾向を示すこととなり、これが市場における大方の売買勘を狂わせる一因となる。これに対して、本発明の増田レシオ曲線の特性は、銘柄全体の株価総額には依存しないため、市場の売り傾向乃至買い傾向と言った市場の心理を的確に反映することとなる。
【０１５５】
このことが、具体的に例を挙げて図２２に示されている。図において特に注目すべきは１９９９年５月１４〜２０００年１月７日迄の区間である。なお、この例にあっては、増田レシオの値の算出においては、東証一部の銘柄を全銘柄（ＳＵＭ）としている。
【０１５６】
増田足曲線表示領域３０１における短期・中期・長期の増田足曲線（週足）３０４ａ，３０４ｂ，３０４ｃ並びに日経平均曲線３０５の値の変化だけに着目した場合、それらの曲線はいずれも上昇の傾向を示しており、日経平均に含まれる全銘柄の時価総額が上昇傾向にあるかの様にも思われる。しかしながら、増田レシオ曲線表示領域３０３における増田レシオ曲線の値に着目した場合、その値は対照的に下降の傾向を示しており、このことは、東証一部における全銘柄の中で、株価が上昇傾向にある銘柄の数（Ｂに相当）が減少しているか、又は株価が下降傾向にある銘柄の数（Ｅに相当）が増加していることを示している。
【０１５７】
つまり、これらから、増田レシオ曲線３０６によれば、日経平均（日経２２５）の値は上昇傾向にあるにもかかわらず、実際には、株価が下降傾向にある銘柄数は増加しているといった特定の場合においても、その市場の動向を的確に反映していることが見てとられる。この例から、増田レシオ曲線３０６は一部特定銘柄の株価の変動に左右されない、投資家の知りたい市場の動向の実際を、より的確に把握するのに好適なものであることが理解されるであろう。
【産業上の利用可能性】
【０１５８】
本発明によれば、もともと市場心理の反映しやすい、日経平均やＴＯＰＩＸ等と言った代表的な１の株価動向指数を生成する際の基礎とされる特定銘柄群を指数算出に採用するものであることに加えて、本発明者が先に提案した、６色パターン分類における上昇トレンドの銘柄数と下降トレンドの銘柄数との差（Ｂ−Ｅ）を特定銘柄群の総数（ＳＵＭ）で除したものとなるため、こうして生成される増田レシオ（Ｍratio）の値は、個々の銘柄間の価格差による影響を受けにくく、買い傾向の度合いや売り傾向の度合いと言った市場心理（センチメント）を正確に反映したものとなる。したがって、こうして得られる増田レシオの値を可視化すれば、株取引を行おうとするユーザは、そのときどきの市場の心理を的確に把握しつつ、売り買いのタイミングを的確に掴むことができる。また、例えば、TOPIX（東証株価指数）や日経２２５株価指数等に連動したＥＴＦ（株価指数連動型投資信託受益証券）等の、株券と同様に売買されるものについても、その動向を的確に把握することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０１５９】
【図１】本発明が適用された株価チャート表示システムの構成図である。
【図２】サーバ装置の構成を示すブロック図である。
【図３】クライアント機の構成を示すブロック図である。
【図４】株価情報の一例を示す図である。
【図５】足データ記憶部に格納されるデータ内容を示す図である。
【図６】６色パターン記憶部に格納されるデータの内容を示す説明図である。
【図７】パターン別出現数記憶部に格納されるデータの内容を示す説明図である。
【図８】増田レシオ記憶部に格納されるデータの内容を示す説明図である。
【図９】週足の移動平均線（長期、中期、短期）の大小関係と６色パターンとの関係を示す説明図である。
【図１０】サーバ装置の動作内容を示す概略フローチャートである。
【図１１】株価情報入力処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１２】足データ作成処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１３】６色パターンデータ作成処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１４】パターン別出現数データ作成処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１５】クライアント機側の動作を概略的に示すフローチャートである。
【図１６】増田レシオデータ作成処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１７】増田足表示処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１８】パターン分布帯表示処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１９】増田足レシオ曲線表示処理の詳細を示すフローチャートである。
【図２０】増田足曲線、パターン分布帯、増田レシオ曲線を含む表示画面例を示す図である。
【図２１】表示画面の拡大図である。
【図２２】増田レシオ曲線の利点を示す説明図である。
【符号の説明】
【０１６０】
１０  サーバ装置
２０  クライアント機
３０  株価情報発行元
４０  インターネット
５１  週足の短期増田足曲線
５２  週足の中期増田足曲線
５３  週足の長期増田足曲線
ＭＡ１  基準週の直近３週平均値
ＭＡ２  基準週の直近１３週の平均値
ＭＡ３  基準週の直近２６週の平均値
１００  株価チャート表示システム
１０１  本体部
１０１ａ  処理部
１０１ｂ  株価記憶部（データベース）
１０１ｃ  足データ記憶部
１０１ｃ−１  日足記憶部
１０１ｃ−２  週足記憶部
１０１ｃ−３  月足記憶部
１０１ｄ  ６色パターン記憶部
１０１ｅ  パターン別出現数記憶部
１０２  入力部
１０２ａ  キーボード
１０２ｂ  送受信部
１０２ｂ−１  キャッシュメモリ
１０３  出力部
１０３ａ  ディスプレイ装置
１０３ｂ  プリンタ装置
２０１  本体部
２０１ａ  処理部
２０１ｂ  足データ記憶部
２０１ｂ−１  日足記憶部
２０１ｂ−２  週足記憶部
２０１ｂ−３  月足記憶部
２０１ｃ  パターン別出現数記憶部
２０１ｄ  増田レシオ記憶部
２０２  入力部
２０２ａ  キーボード
２０２ｂ  送受信部
２０２ｂ−１  キャッシュメモリ
２０３  出力部
２０３ａ  ディスプレイ装置
２０３ｂ  プリンタ装置
３０１  増田足曲線表示領域
３０２  パターン分布帯表示領域
３０２Ａ  Ａパターン帯
３０２Ｂ  Ｂパターン帯
３０２Ｃ  Ｃパターン帯
３０２Ｄ  Ｄパターン帯
３０２Ｅ  Ｅパターン帯
３０２Ｆ  Ｆパターン帯
３０３  増田レシオ曲線表示領域
３０４ａ  短期増田足曲線（週足）
３０４ｂ  中期増田足曲線（週足）
３０４ｃ  長期増田足曲線（週足）
３０５  日経平均曲線
３０６  増田レシオ曲線
３０７  「過熱」サイン表示領域
３０８  「閑散」サイン表示領域
３０９ａ  基準カーソル線
３０９ｂ  短期起算点カーソル線
３０９ｃ  中期起算点カーソル線
３０９ｄ  長期起算点カーソル線
３１０ａ  中立（±０）ライン
３１０ｂ  上限（＋ＴＨ）ライン
３１０ｃ  下限（−ＴＨ）ライン
ａ        正領域
【図１】
2006244461.tif 000003
【図２】
2006244461.tif 000004
【図３】
2006244461.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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